계층 분석 프로세스

Analytic hierarchy process
최종 우선순위가 있는 간단한 AHP 계층. 3명의 후보 중에서 가장 적합한 지도자를 뽑는 것이 목표다. 고려해야 할 요인은 경험, 교육, 카리스마, 나이 등이다. 결정권자들의 판단에 따르면 딕이 가장 유력한 후보이고, 톰이 그 뒤를 이어 해리가 그 뒤를 잇다. 그들의 의사결정 과정은 이 글의 부록에 자세히 설명되어 있다.

분석적 계층 프로세스(AHP) 역시 수학, 심리학을 바탕으로 복잡한 결정을 정리하고 분석하는 구조화된 기법이다.[1] 그것은 1970년대에 토마스 L. Saaty에 의해 개발되었다; Saaty는 어니스트 Forman과 제휴하여 1983년에 Expert Choice 소프트웨어를 개발했고, AHP는 그 이후로 광범위하게 연구되고 다듬어졌다. 그것은 의사결정 기준의 가중치를 정량화하는 정확한 접근방식을 나타낸다. 개별 전문가의 경험을 활용하여 쌍별 비교를 통해 인자의 상대적 크기를 추정한다. 각 응답자는 특수 설계된 설문지를 사용하여 각 항목 쌍의 상대적 중요성을 비교한다.

사용 및 응용 프로그램

AHP는 그룹 의사결정에 특별히 적용되며,[2] 정부, 기업, 산업,[3] 의료, 교육 등의 다양한 의사결정 상황에서 전 세계에서 사용된다.

AHP는 "올바른" 결정을 규정하기 보다는 의사결정자들이 자신의 목표와 문제에 대한 이해에 가장 적합한 결정을 찾을 수 있도록 돕는다. 그것은 의사결정 문제의 구조화, 그 요소의 표현 및 수량화, 그러한 요소들을 전체적인 목표에 관련시키고 대안적 해결책을 평가하기 위한 포괄적이고 합리적인 프레임워크를 제공한다.

AHP 사용자는 먼저 의사결정 문제를 보다 쉽게 이해할 수 있는 하위 문제의 계층 구조로 분해하며, 이들 계층은 각각 독립적으로 분석할 수 있다. 서열체계의 요소는 의사결정 문제의 어떤 측면(무형 또는 무형, 신중하게 측정되거나 대략적으로 추정되거나 잘 이해되지 않거나 잘못 이해됨)과 관련될 수 있다.

일단 계층이 구축되면, 의사결정자들은 계층에서 위 요소에 미치는 영향과 관련하여 여러 요소들을 한 번에 서로 비교함으로써 체계적으로 평가한다. 비교를 할 때 의사결정자들은 원소에 대한 구체적인 데이터를 사용할 수 있지만, 일반적으로 원소의 상대적 의미와 중요성에 대한 판단을 사용한다. 단순히 기초적인 정보만이 아닌 인간의 판단을 평가 수행에 활용할 수 있는 것이 AHP의 본질이다.[4]

AHP는 이러한 평가를 문제의 전체 범위에 걸쳐 처리하고 비교할 수 있는 수치값으로 변환한다. 계층의 각 요소에 대해 수치 가중치 또는 우선순위를 도출하여 다양하고 종종 이해할 수 없는 요소들이 합리적이고 일관된 방식으로 서로 비교될 수 있도록 한다. 이 능력은 AHP를 다른 의사결정 기법과 구별한다.

프로세스의 마지막 단계에서, 각 의사결정 대안에 대해 수치 우선순위가 계산된다. 이러한 수치는 의사결정 목표를 달성하기 위한 대안의 상대적 능력을 나타내기 때문에 다양한 행동 과정을 직접 고려할 수 있다.

몇몇 회사들은 그 과정을 사용하는 것을 돕기 위해 컴퓨터 소프트웨어를 공급한다.[clarification needed] 간단한 의사결정을 하는 개인에 의해 사용될 수 있지만, 분석적 계층 프로세스(AHP)는 특히 이해관계가 높은 팀들이 인간의 인식과 판단을 수반하는 복잡한 문제에 대해 작업하는 경우에 가장 유용하며, 결심은 장기적인 영향을 미친다.[5] 결정의 중요한 요소가 수량화 또는 비교가 어렵거나 팀 구성원 간의 의사소통이 서로 다른 전문화, 용어 또는 관점으로 인해 방해되는 경우 그것은 고유한 장점을 가진다.

AHP를 적용할 수 있는 의사결정 상황은 다음과 같다.[1]

  • 선택 – 주어진 대안 집합에서 하나의 대안을 선택하는 것으로, 일반적으로 여러 결정 기준이 수반되는 경우.
  • 순위 – 가장 바람직한 것부터 바람직하지 않은 것 순으로 여러 가지 대안 제시.
  • 우선순위 지정 – 한 가지 대안만을 선택하거나 순위를 매기는 것이 아니라 여러 대안 세트의 구성원의 상대적 장점 결정
  • 리소스 할당 – 여러 대안에 리소스 할당
  • 벤치마킹 – 자신의 조직 내 프로세스와 동종 최고의 다른 조직의 프로세스 비교
  • 품질 관리 – 품질 및 품질 개선의 다차원적 측면에 대처
  • 갈등 해결 – 양립할 수 없는 목표나 입장을[2] 가진 당사자 간의 분쟁 해결

복잡한 의사결정 상황에 대한 AHP의 적용은 수천에 달했고,[6] 계획, 자원 할당, 우선순위 설정, 대안들 사이의 선택과 관련된 문제들에서 광범위한 결과를 낳았다.[5] 다른 분야에는 예측, 총 품질 관리, 비즈니스 프로세스 재설계, 품질 기능 배치 및 균형 잡힌 점수표가 포함되어 있다.[1] 많은 AHP 애플리케이션은 보안과 프라이버시 고려사항으로 공개를 금지하는 높은 수준의 대규모 조직에서 발생하기 때문에 세상에 보고되지 않는다. 그러나 AHP의 일부 용도는 문헌에서 논의된다. 최근 이러한 정보에는 다음이 포함된다.

AHP는 때때로 역사적 중요성에 의한 건물의 등급과 같은 특정 상황에 대한 매우 구체적인 절차를 설계하는 데 사용된다.[14] 최근 버지니아주 고속도로 상황을 평가하기 위해 동영상을 활용한 프로젝트에 적용됐다. 고속도로 기술자들은 처음에 이 프로젝트를 최적의 사업 범위를 결정하고 국회의원들에게 그것의 예산을 정당화하기 위해 사용했다.[15]

AHP 판단 매트릭스의 가중치는 엔트로피 방법을 통해 계산된 가중치로 보정할 수 있다. 이러한 AHP 방법의 변형을 AHP-EM이라고 한다.[12][16]

교육 및 학술 연구

계층 분석 과정을 활용하려면 전문적인 학문적 연수가 필요하지는 않지만, 공과대학과[17] 경영대학원을 포함한 많은 고등교육 기관에서 중요한 과목으로 간주되고 있다.[18] 품질분야에서 특히 중요한 과목으로 식스 시그마, 린 식스 시그마, QFD 등 많은 전문과목을 가르친다.[19][20][21]

AHP의 가치는 전 세계 선진국과 개발도상국에서 인정받고 있다. 중국은 그 예다. 거의 백 개의 중국 대학들이 AHP 과정을 제공하고 있으며, 많은 박사과정 학생들이 그들의 연구와 논문 과목으로 AHP를 선택하고 있다. 중국에서 이 주제에 관한 900여편의 논문이 발표되었으며, AHP만을 전담하는 중국 학술지가 적어도 한 권은 있다.[22]

ISAHP(International Sympository for the Analytic Structure Process, ISAHP)는 격년제로 이 분야에 관심이 있는 학자들과 실무자들이 모여 회의를 개최한다. 광범위한 주제가 다루어져 있다. 2005년도에는 「수술 전문가 지불 기준 확립」부터 「전략기술 로드맵」, 「파탄된 나라의 인프라 재건」[23]까지 다양했다. 2007년 칠레 발파라이소에서는 미국 독일 일본 칠레 말레이시아 네팔 등 19개국에서 90여편의 논문이 발표됐다.[24] 28개국이 대표로 나섰던 2009년 펜실베이니아주 피츠버그 심포지엄에서도 비슷한 수의 논문이 발표됐다.[25] 논문의 주제는 라트비아의 경제 안정화, 은행 부문의 포트폴리오 선정, 지구 온난화 완화를 돕기 위한 산불 관리, 네팔의 농촌 마이크로 주제였다.

사용하다

AHP 그룹 의사결정 세션에서 판단을 입력하는 일반적인 장치

이어지는 자료에서 볼 수 있듯이, AHP를 사용하는 것은 당면한 의사결정 문제에 대한 수많은 판단의 수학적인 합성을 포함한다. 이러한 판단이 수십, 심지어 수백에 이르는 것은 드문 일이 아니다. 수학은 손으로 하거나 계산기로 할 수 있지만, 판단을 입력하고 종합하기 위해 컴퓨터화된 몇 가지 방법 중 하나를 사용하는 것이 훨씬 더 일반적이다. 이들 중 가장 간단한 것은 표준 스프레드시트 소프트웨어와 관련된 반면, 가장 복잡한 것은 맞춤 소프트웨어를 사용하는데, 회의실에 모인 의사 결정자들의 판단을 얻기 위한 특수 장치에 의해 강화되는 경우가 많다.

AHP 사용 절차는 다음과 같이 요약할 수 있다.

  1. 문제를 의사결정 목표, 이에 도달하기 위한 대안 및 대안 평가 기준을 포함하는 계층 구조로 모델링.
  2. 요소들의 쌍별 비교에 근거한 일련의 판단을 함으로써 계층의 요소들 사이에서 우선순위를 정한다. 예를 들어 상업용 부동산의 잠재적 매입을 비교할 때 투자자들은 시기보다 가격과 가격보다 입지를 선호한다고 말할 수 있다.
  3. 이러한 판단을 종합하여 계층에 대한 일련의 전반적인 우선 순위를 산출한다. 이것은 부동산 A, B, C, D에 대한 위치, 가격 및 시기에 대한 투자자들의 판단을 각 부동산에 대한 전반적인 우선순위로 결합시킬 것이다.
  4. 판단의 일관성을 확인한다.
  5. 이 프로세스의 결과를 바탕으로 최종 결정을 내리십시오.[26]

이 단계들은 아래에 더 자세히 설명되어 있다.

문제를 계층 구조로 모델링

계층 분석 프로세스의 첫 번째 단계는 문제를 계층 구조로 모델링하는 것이다. 이를 통해 참가자들은 문제의 측면을 일반에서 상세까지 탐구한 후 AHP가 요구하는 다층적인 방식으로 표현한다. 그들은 위계질서를 구축하기 위해 일하면서 문제, 그 맥락, 그리고 두 가지 모두에 대한 서로의 생각과 감정에 대한 이해도를 높인다.[26]

계층 정의

위계란 사람, 사물, 사상 등을 서열화하고 정리하는 계층화된 시스템으로, 상위 요소를 제외한 시스템의 각 요소가 하나 이상의 다른 요소에 종속된다. 위계질서의 개념은 직관적으로 쉽게 파악되지만, 수학적으로도 설명할 수 있다.[27] 위계도는 흔히 피라미드처럼 대충 모양을 잡기도 하지만, 위쪽에 하나의 요소가 있는 것 외에는 위계층에 대해 꼭 피라미드 모양의 것은 없다.

인간 조직은 종종 계층 구조로 되어 있는데, 계층 시스템은 책임을 할당하고, 리더십을 발휘하며, 의사소통을 용이하게 하기 위해 사용된다. "사물"의 익숙한 계층에는 "상단"에 있는 데스크탑 컴퓨터의 타워 유닛이 하위 모니터, 키보드 및 마우스를 "아래"에 두고 있다.

아이디어의 세계에서, 우리는 복잡한 현실에 대한 상세한 지식을 습득하는 것을 돕기 위해 계층구조를 사용한다: 우리는 현실을 구성 요소로, 그리고 이것들은 차례로 그들의 구성 부분으로 구성하여 우리가 원하는 만큼 계층구조를 내려간다. 각 단계에서 우리는 이 수준과 다른 모든 수준의 다른 구성요소를 일시적으로 무시하면서 전체 구성요소의 단일 구성요소를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 이러한 과정을 거치면서 우리가 연구하고 있는 어떤 복잡한 현실에 대한 세계적인 이해도를 높인다.

의대생들이 해부학을 배우면서 사용하는 계층구조를 생각해 보라. 그들은 그들이 회복될 때까지 근골격계(손과 그 구성근육과 뼈와 같은 부분과 하위부분 포함), 순환계(그리고 그 많은 수준과 가지), 신경계(그리고 그 수많은 성분과 하위시스템) 등을 별도로 고려한다.e 모든 시스템과 각 시스템의 중요한 하위 영역을 다루었다. 고급 학생들은 세포나 분자의 수준까지 분열을 계속한다. 결국 학생들은 '큰 그림'과 상당수의 세부사항을 이해하게 된다. 그뿐만 아니라, 그들은 개별적인 부분과 전체와의 관계를 이해한다. 계층적으로 일함으로써, 그들은 해부학에 대한 포괄적인 이해를 얻었다.

마찬가지로, 복잡한 의사결정 문제에 접근할 때, 우리는 계층구조를 이용하여 상황에 대한 우리의 이해에 많은 양의 정보를 통합할 수 있다. 이러한 정보 구조를 구축함에 따라 우리는 문제 전반에 대한 보다 나은 그림을 형성하게 된다.[26]

AHP의 계층

AHP 계층 구조는 당면한 결정을 모델링하는 구조화된 수단이다. 그것은 전체적인 목표, 목표에 도달하기 위한 옵션 또는 대안들의 그룹, 그리고 목표에 대한 대안들과 관련된 요인 또는 기준들의 그룹으로 구성된다. 그 기준은 문제가 요구하는 수준만큼 하위 기준, 하위 기준 등으로 더 세분화될 수 있다. 기준은 일률적으로 적용되지 않을 수 있지만, 약간의 단맛은 즐겁지만 너무 많은 단맛은 해로울 수 있다. 이 경우 기준은 기준의 다른 강도를 나타내는 하위 기준(예: 소, 중간, 높음)으로 나뉘며, 이러한 강도는 상위 기준인 단맛에 따른 비교를 통해 우선시된다. AHP 응용 프로그램에 대한 공개된 설명은 종종 도표와 계층 구조에 대한 설명을 포함한다. 일부 간단한 설명은 이 글 전체에 걸쳐 보여진다. 보다 복잡한 AHP 계층 구조들이 수집되어 적어도 한 권의 책에 다시 인쇄되었다.[28] 보다 복잡한 계층 구조는 이 기사의 특별 토크 페이지에서 찾을 수 있다.

AHP 계층 구조 설계는 당면한 문제의 성격뿐만 아니라 의사결정 과정에서 참여자의 지식, 판단, 가치, 의견, 요구, 요구 등에 따라 달라질 것이다. 계층 구조는 일반적으로 관련자들에 의한 중요한 토론, 연구 및 발견을 포함한다. 최초 구축 후에도 원래 중요하다고 간주되지 않는 새로운 기준이나 기준을 수용하도록 변경할 수 있으며, 대안도 추가, 삭제 또는 변경할 수 있다.[26]

AHP 계층 구조를 더 잘 이해하기 위해, 도달해야 할 목표에 대한 의사결정 문제, 목표에 도달하는 세 가지 대안 방법, 그리고 대안을 측정할 필요가 있는 네 가지 기준을 고려한다.

그러한 계층 구조는 바로 아래 그림과 같이 시각화할 수 있는데, 목표는 맨 위에, 대안은 세 가지, 대안은 맨 아래에, 대안은 네 가지 기준을 사이에 두고 있다. 그러한 도표의 부분을 설명하는 데 유용한 용어가 있다. 각각의 상자를 노드라고 부른다. 그 아래 레벨에서 하나 이상의 노드에 연결된 노드를 상위 노드라고 한다. 그것이 그렇게 연결되어 있는 노드를 그것의 자식이라고 부른다.

아래 도표에 이러한 정의를 적용하면 목표는 4가지 기준의 부모, 4가지 기준은 목표의 자녀가 된다. 각 기준은 세 가지 대안 중 하나이다. 대안은 세 가지뿐이지만, 도표에서는 각 대안이 부모 밑에서 반복된다는 점에 유의하십시오.

간단한 AHP 계층. 목표에 도달하기 위한 대안에는 세 가지가 있으며, 이들 중 결정에 사용할 기준은 네 가지다.

필요한 도면의 크기를 줄이기 위해, 대안별로 하나의 노드만을 사용하고, 대안 및 이에 적용되는 기준을 여러 줄로 연결하는 등, 아래 도표와 같이 AHP 계층을 나타내는 것이 일반적이다. 잡음을 피하기 위해 이러한 선은 생략하거나 횟수를 줄이는 경우가 있다. 다이어그램의 단순화와 관계없이, 실제 계층 구조에서 각 기준은 대안과 개별적으로 연결된다. 그 선들은 한 레벨의 부모로부터 아래 레벨의 자식들에게 아래로 향한다고 생각할 수 있다.

리더를 선택하기 위한 AHP 계층 구조 이 가운데 목표 1개, 후보 3개, 선정기준 4개가 있다.

계층 평가

계층 구조가 구성되면 참가자는 노드에 대한 측정의 수치 척도를 도출하는 일련의 쌍 비교를 통해 계층 구조를 분석한다. 그 기준은 중요성에 대한 목표와 비교하여 쌍방향으로 비교된다. 대안은 각 선호 기준과 비교하여 쌍방향으로 비교된다. 비교는 수학적으로 처리되며, 우선순위는 각 노드에 대해 도출된다.

위의 "리더 선택" 예를 고려하십시오. 의사결정자들의 중요한 임무는 리더의 선택을 할 때 각각의 기준이 주어질 가중치를 결정하는 것이다. 각 기준에 대해 각 후보자에게 부여할 가중치를 결정하는 것도 중요한 과제다. AHP는 그들이 그렇게 하도록 할 뿐만 아니라, 4가지 기준 각각에 의미 있고 객관적인 수치값을 부여하도록 한다.

5점 리커트 척도를 채택하는 대부분의 조사와 달리 AHP의 설문지는 9 대 1 대 9이다.[29]

우선순위 설정

이 절에서는 우선순위를 설명하고, 우선순위가 어떻게 설정되었는지 보여주며, 간단한 예를 제공한다.

우선순위 정의 및 설명

우선순위는 AHP 계층의 노드와 관련된 숫자다. 그것들은 어떤 그룹에 있는 노드의 상대적 가중치를 나타낸다.

확률과 마찬가지로 우선순위는 단위나 치수가 없는 0과 1 사이의 절대 숫자다. 우선 순위 200을 가진 노드는 우선 순위 0.100을 가진 노드보다 2배, 우선 순위 020을 가진 노드보다 10배 등 목표를 달성하는 데 무게가 있다. 당면한 문제에 따라, "중량"은 중요성, 선호도, 가능성 또는 의사결정자들이 고려하고 있는 어떤 요소도 나타낼 수 있다.

우선순위는 그 구조에 따라 계층에 걸쳐 분산되며, 그 가치는 프로세스 사용자가 입력하는 정보에 따라 달라진다. 목표, 기준 및 대안의 우선순위는 밀접하게 관련되어 있지만 별도로 고려할 필요가 있다.

정의상 목표의 우선순위는 1.000이다. 대안의 우선순위는 항상 1.000에 이른다. 기준이 여러 단계로 복잡해질 수 있지만 한 수준만 있으면 우선순위도 1.000으로 늘어난다. 이 모든 것은 아래 예에서 우선순위로 설명된다.

관련 기본 우선 순위를 가진 간단한 AHP 계층.

예제의 각 수준(목표, 기준, 대안)에 대한 우선순위가 모두 1.000에 해당한다는 점을 주의하십시오.

표시된 우선순위는 기준이나 대안의 가중치에 대한 정보를 입력하기 전에 존재하는 우선순위들이므로 각 수준 내의 우선순위는 모두 동일하다. 그것들은 계층의 기본 우선순위로 불린다. 이 계층에 다섯 번째 기준을 추가할 경우 각 기준의 기본 우선순위는 .200이 될 것이다. 대안이 두 개뿐이라면 각각 기본 우선순위가 .500이 될 것이다.

한 계층이 지역 우선 순위 및 글로벌 우선 순위라는 두 가지 이상의 기준을 가질 때 두 가지 추가 개념이 적용된다. 각 기준 아래에 몇 가지 하위 기준이 있는 아래 계층을 고려하십시오.

로컬 및 글로벌 기본 우선 순위에 따라 더욱 복잡한 AHP 계층. 명확성을 위해, 의사결정 대안은 도표에 나타나지 않는다.

회색으로 표시된 지역 우선 순위는 부모에 대한 형제자매 그룹 내 노드의 상대 가중치를 나타낸다. 기준의 각 그룹과 그들의 형제 하위 기준의 지역적 우선 순위는 최대 1.000에 이른다. 검정색으로 표시된 글로벌 우선 순위는 형제자매의 지역 우선 순위에 부모의 글로벌 우선 순위를 곱하여 얻는다. 레벨의 모든 하위 기준에 대한 글로벌 우선 순위는 1.000에 이른다.

규칙은 다음과 같다. 계층 내에서 하위 노드의 글로벌 우선 순위는 항상 상위 노드의 글로벌 우선 순위에 추가된다. 어린이 그룹 내에서 지역 우선 순위는 최대 1.000에 이른다.

지금까지 우리는 오직 기본 우선순위만을 살펴보았다. 분석 계층 프로세스가 진전됨에 따라 의사결정자들이 다양한 노드의 중요성에 대한 정보를 입력함에 따라 우선순위는 기본값에서 변경될 것이다. 그들은 일련의 쌍방향 비교를 함으로써 이것을 한다.

실제 사례

경험이 많은 실무자들은 AHP를 이해하는 가장 좋은 방법은 사례와 사례를 통해 작업하는 것이라는 것을 알고 있다. 심층적인 교육 사례로 특별히 설계된 두 가지 세부 사례 연구가 이 글의 부록으로 제공된다.

  • 네 가지 기준과 세 가지 대안을 포함한 간단한 단계별 예: 조직의 리더 선택.
  • 10가지 기준/하위 기준 및 6가지 대안의 보다 복잡한 단계별 예: 패밀리 [30]카 구입 및 기계 선택 예시

AHP에 관한 책들 중 일부는 일반적으로 단계별 학습 보조기구가 되려는 것은 아니지만, AHP의 사용에 대한 실제적인 예를 포함하고 있다.[26][31] 그 중 한 가지에는 몇 가지 확대된 예와 더불어 약 400개의 AHP 계층 구조들이 간략히 설명되고 그림으로 삽화되었다.[28] 많은 사례들이 전문적 청중들을 위해 논의되고 있는데, 그것은 국제 계층 분석 과정에 관한 국제 심포지엄이 발표한 논문이다.[32][33][34][35][36]

비평

AHP는 대부분의 운영 연구 및 경영 과학 교과서에 수록되어 있으며, 수많은 대학에서 가르치고 있다. AHP는 이론적 토대를 면밀하게 조사한 기관에서 광범위하게 사용되고 있다.[1] 기술적으로 타당하고 실질적으로 유용하다는 것이 일반적인 의견이지만, 이 방법에는 비판적인 의견이 있다.[8] 1990년대 초 Saaty와 그의 동료들이 상당한 영향력을 행사했던 두 [41][42][43]개의 권위 있는 학술지인 Management Science와[37][38][39][40] The Journal of Operational Research Society에 AHP의 비평가와 지지자들 사이의 일련의 토론이 발표되었다. 이러한 논쟁은 AHP에게 유리하게 해결된 것으로 보인다.

  • AHP에 대한 학문적 비판을 논의하고 반박하는 심층 논문이 2001년 운영연구에 발표되었다.
  • 2008년 경영 과학 논문에서 다중 기준 의사결정(Multicriteria Decision Making)의 모든 분야에서 15년 간의 진보를 검토한 결과, AHP 출판물이 다른 어떤 분야보다 월등히 많은 수를 기록함으로써 그들의 성장을 "엄청난"으로 특징지었다.[44]
  • 또한 2008년, 운영 연구를 위한 주요 사회인 운영 연구소와 경영 과학은 AHP가 그 분야에 미치는 광범위한 영향을 공식적으로 인정했다.[45]

지금도 가끔 비판이 나온다. 1997년 논문은 AHP 쌍방향 비교에서 자주 사용되는 언어적(대수치) 척도의 가능한 결함을 조사했다.[46] 같은 해의 또 다른 사람은 AHP 모델에 대한 무해한 변경은 주문이 존재하지 않는 곳에서 질서를 도입할 수 있다고 주장했다.[47] 2006년 논문은 모든 대안이 동등하게 수행되는 기준을 추가하는 것이 대안의 우선순위를 바꿀 수 있다는 것을 발견했다.[48]

2021년 발렌시아 공과대학과 유니버시아드 폴리티카 드 카르타게나(Universidad Politécnica de Cartagena)의 두 학자가 저술하고 스프링거 네이처(Springer Nature)가 발표한 저서에서 AHP에 대한 첫 번째 종합평가가 발표되었다. 이 연구는 101명의 연구원의 경험적 조사와 객관적 증언을 토대로 AHP에서 최소 30개의 결함을 발견했고, 복잡한 문제, 심지어 작은 문제에도 특정 상황에서 부적합하다는 것을 발견했다.[49]

순위역전

의사결정은 대안들의 기준이나 속성에 있어 대안들의 순위를 매기는 것을 포함한다. 의사결정 문제에 새로운 대안이 추가될 때 구 대안의 순위가 바뀌지 않아야 한다는 일부 결정 이론의 공리인데, 이는 "순위 역전"이 일어나서는 안 된다는 것이다.

순위 반전에 대한 두 가지 사상이 있다. 어떤 경우에도 추가 속성이 도입되지 않는 새로운 대안이 순위 반전을 일으켜서는 안 된다는 주장이다. 다른 쪽에서는 순위 반전을 합리적으로 예상할 수 있는 상황이 있다는 입장이다. AHP의 원래 공식은 순위 반전을 허용했다. 1993년 포만에서는[50] '관련되지 않은' 대안의 추가나 제거가 기존 대안의 순위변화를 야기하지 않아야 하고 야기하지 않는 선택 상황을 다루기 위해 이상적인 합성 모드라고 불리는 두 번째 AHP 합성 모드를 도입했다. 현재 버전의 AHP는 이 두 학교를 모두 수용할 수 있다. AHP의 이상적인 모드는 순위를 보존하는 반면, 분배 모드는 순위를 변경할 수 있다. 당면한 문제에 따라 어느 모드를 선택한다.

순위반환과 AHP는 운영연구의 2001년 논문과 AHP에 관한 최신 기본서의 순위보존과 역전이라는 장에서 광범위하게 논의되고 있다.[1][31] 후자는 대안 추가, 의사결정 규칙의 비타협성, 유령 및 미끼 대체 추가, 효용 함수의 전환 현상으로 인한 대안 사본 및 근거리 사본 추가에 따른 순위 역전 사례를 발표한다. 또한 AHP의 분배 모드와 이상 모드에 대해서도 논의한다.

AHP의 순위 역전현상은 2014년[51] AHP가 관련 데이터를 없앨 때 순위 역전현상을 연출하는 새로운 형태가 발견됐는데, 이는 대안을 구분하지 않는 데이터다.

순위 역전에는 여러 가지 유형이 있다. 또한, AHP 이외의 다른 방법은 그러한 순위 역전을 보일 수 있다. AHP 및 기타 MCDM 방법을 사용한 순위 역전에 대한 자세한 내용은 의사결정 페이지의 순위 역전에 수록되어 있다.

일부 중량 추출 방법의 비단조성

비교 매트릭스 내에서 판단을 덜 호의적인 판단으로 대체한 다음 새로운 우선순위 표시가 원래 우선순위보다 덜 호의적인지 확인할 수 있다. 토너먼트 매트릭스의 맥락에서 오스카 페론(Oskar Perron[52])에 의해 주된 권리 고유벡터 방식이 단조롭지 않다는 것이 증명되었다. 이 동작은 역수 n x n 행렬에 대해서도 입증될 수 있다. 여기서 n > 3. 대안적 접근방식은 다른 곳에서 논의된다.[53][54][55][56]

참고 항목

참조

  1. ^ a b c d e Forman, Ernest H.; Saul I. Gass (July 2001). "The analytical hierarchy process—an exposition". Operations Research. 49 (4): 469–487. doi:10.1287/opre.49.4.469.11231.
  2. ^ a b Saaty, Thomas L.; Peniwati, Kirti (2008). Group Decision Making: Drawing out and Reconciling Differences. Pittsburgh, Pennsylvania: RWS Publications. ISBN 978-1-888603-08-8.
  3. ^ Saracoglu, B.O. (2013). "Selecting industrial investment locations in master plans of countries". European Journal of Industrial Engineering. 7 (4): 416–441. doi:10.1504/EJIE.2013.055016.
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외부 링크